华鑫炎，周凯汀，郑力新

(1.华侨大学 信息科学与工程学院，福建 厦门 361021；2.华侨大学 工学院，福建 泉州 362021)



基于机器视觉的药片表面字符检测的研究*

华鑫炎1，周凯汀1，郑力新2

(1.华侨大学 信息科学与工程学院，福建 厦门 361021；2.华侨大学 工学院，福建 泉州 362021)

针对目前药片表面字符缺陷检测难的情况，提出了一种字符缺陷检测算法。该算法根据字符的灰度值特性对Gamma映射函数进行了改进，结合γ=0.8和γ=1.2两种曲线特征，较好地分离出了药片表面字符的特征。同时，根据字符的几何特征，可以准确识别出字符存在的缺陷。实验结果表明，该算法具备较好的检测效果，检测准确率为92%。该算法在工业生产中具有一定的实用价值，可以降低药片检测的成本，提高检测效率。

机器视觉；缺陷检测；图像掩膜；Gamma函数

0 引言

药片的质量是关系着医疗安全的极为重要的因素之一。为了提高药片的生产质量，必须对药片生产过程中出现的诸如药片表面划伤、药片破碎、污渍及表面字符缺损等不合格现象进行严格监管。早期通过人工的方法对整个生产过程进行质量监控[1]，这样的过程往往是低效率高成本的。随着计算机处理能力、运动控制技术和图像处理算法的发展，基于机器视觉的药片质量检测系统应运而生[2]。字符是药片的重要组成部分，它用于区分不同类型的药片，防止药片被错误的使用，引发严重的医疗事故。药片在生产的过程中，由于刻字设备的磨损老化，或者由于药片在传送带上传输的过程中产生的摩擦碰撞，使药片表面字符上出现一些划痕。……